人工智能（artificial intelligence）——簡稱AI，是一門擁有極大發(fā)展前景的、在社會生活各方面都有廣泛應用的學科。其中，在電子游戲行業(yè)，人工智能可以為游戲注入強勁的活力，大幅提高游戲的可玩性和價值，降低游戲的開發(fā)難度。本文將對人工智能在游戲領域的應用以及相關行業(yè)發(fā)展進行淺析并提出一些看法。

　　人工智能，是計算機科學的一個分支，旨在利用人工制造的方式生產(chǎn)出一種可以模仿人類進行反應的機器系統(tǒng)，這類系統(tǒng)可以少部分代替人力勞動進行智能操作，完成一系列功能性任務。人工智能技術核心在于：機器學習—>

　　深度學習—>

　　神經(jīng)網(wǎng)絡，通過一系列的模擬、九游會J9拓展、建立模型并應用。它主要應用于數(shù)據(jù)智能處理、語言和圖像的識別等，極大地減少了人為操作的耗時，為社會生活提供了便利。

　　目前我國在人工智能領域的投融資占全球的60%，在醫(yī)療、公共衛(wèi)生領域、娛樂、服務型行業(yè)中，我們都可以看到人工智能的影子，基于人工智能的個人臉識別、購票服務、大數(shù)據(jù)處理分析等早已成熟應用。除此之外，在電子游戲領域，人工智能技術也扮演著重要角色。

　　互聯(lián)網(wǎng)時代，電子游戲收入也是一大經(jīng)濟來源。2019年，我國的游戲行業(yè)市場規(guī)模約為2309億元，相較于2018年增長了7.7%。2013年至2019年，我國游戲用戶數(shù)量規(guī)模增長明顯，2019年，我國游戲產(chǎn)業(yè)用戶規(guī)模達6.4億人，較2018年增長2.5%。騰訊公司2020年Q2財報顯示游戲收入為382.88億元，增長40%，占總收入比例33%。而嗶哩嗶哩第一季度財報顯示游戲業(yè)務收入占第一季度總營收50%?？梢钥闯?，目前中國電子游戲市場依然擁有較大內需，如果能有技術方法在游戲領域推出更多創(chuàng)新，吸引更多投入將為市場注入更多活力。目前，人工智能的發(fā)展同樣火爆，在游戲中大力應用人工智能技術無疑是一個不錯的選擇。一方面，人工智能使游戲的設計、開發(fā)更加靈活；另一方面，游戲是人工智能的最佳實踐之一，是人工智能技術應用的前沿陣地，二者的發(fā)展可謂是“齊頭并進”，二者相結合會產(chǎn)生巨大推力，為市場帶來巨大經(jīng)濟效益。

　　在游戲機制方面，人工智能技術的應用已屢見不鮮。由AI所控制的單位（unit）往往扮演著玩家的“對手”，而人工智能的加入使游戲的可玩性大大提高，游戲的關卡更具挑戰(zhàn)性。

　　早在1992年，《德軍總部3D》中的士兵單位就使用過一個基本的人工智能形式。該智能機制主要借助有限狀態(tài)機（Finite State Machine）來實現(xiàn)。游戲設計者首先根據(jù)游戲場景創(chuàng)建若干機器人單位可能經(jīng)歷的所有事件的列表，然后為機器人單位設定每一事件的具體響應，游戲中單位按照事先設計好的代碼去執(zhí)行響應。這種游戲人工智能的實現(xiàn)方式較為簡單，依賴于簡單的事件“觸發(fā)-響應”機制，能推動游戲進程的前進，讓玩家在游戲中有更多“身臨其境”的感覺，迫使玩家去思考游戲中的獎懲觸發(fā)機制，《德軍總部3D》人工智能思想的應用無疑給當時的游戲發(fā)展引出了一條“新路子”，但該游戲核心仍無法對未設定的事件做出響應，游戲中的單位缺乏自主“思考”的元素，顯得比較刻板，玩家的游戲體驗并不友好。

　　如今，在人工智能技術以及游戲行業(yè)經(jīng)歷了長期的發(fā)展后，游戲中的人工智能已不再局限于有限狀態(tài)機。機器學習技術，譬如蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Search Tree，MCST）算法等算法的加入使游戲中單位的表現(xiàn)更具有“隨機性”，成熟的技術尤其為游戲的機制創(chuàng)新提供了堅實保障。

　　我們比較耳熟能詳?shù)臒o疑是一款叫做阿爾法圍棋（AlphaGo）的人工智能機器人。AlphaGo是一個由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發(fā)的人工智能機器人。AlphaGo的核心技術是“深度學習”，“深度學習”是以大量人工神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，深度模擬人大腦中的生物神經(jīng)網(wǎng)絡，基于多層神經(jīng)元自編碼（Auto encoder），建立一系列的元素連接，進行卷云運算，實現(xiàn)類人類大腦對問題快速精準識別、處理的一種技術。AlphaGo擁有兩個“大腦”，第一個大腦為落子選擇器（Move Picker），用來觀察棋盤布局來找到最佳的下一步，而第二個大腦為棋局評估器（Posi-tion Evaluator），用來在已有棋子位置情況下，預測雙方棋手贏棋的概率，輔助落子選擇。在2016年3月，圍棋世界冠軍、圍棋職業(yè)九段棋手李世石與AlphaGo進行了一次人與機器的較量，結果李世石以1：4的比分不敵AlphaGo輸?shù)袅吮荣悺?017年5月，AlphaGo又以3：0的成績戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍柯潔。這一系列的勝利標志著人工智能發(fā)展達到了一個新的里程碑，其智能化水平達到了一個新的階段，極大地提振了市場對于人工智能技術應用的信心。

　　游戲是人工智能技術的前沿陣地，而筆者認為，情景對話類游戲則更能直觀地體現(xiàn)人工智能技術的應用，而且實現(xiàn)成本較低。

　　《AI Dungeon》便是一款人工智能技術在文字型情景對話游戲中的應用典范，AI Dungeon是一款采用了極其先進的AI核心，采用龐大規(guī)模深層神經(jīng)網(wǎng)絡計算的游戲，采用的是當下性能極佳的NLP參數(shù)機器學習模型（GPT-2）。游戲本身沒有多彩的界面，只擁有一個類似控制臺的界面，依據(jù)玩家在游戲初期所選擇的少量設定以及控制臺的輸入，游戲會為玩家生成游戲世界、故事背景、各種各樣的隨機事件通過文字反饋給玩家，玩家可以在這個世界中冒險，所有的情形基于機器的運算反饋，而不是受限于開發(fā)者所設定好的“劇本”，許多事件（Case）屬于“新增”，而不再是“復用”。AI Dungeon是無限的，任何能用文本展示、表達的東西都可以作為游戲角色行為的參考，你可以在游戲世界中干出許多“天馬行空”的事情。

　　通過情景游戲模式，我們可以管窺，真正的智能不應是類似語音助手那樣的“答非所問”“照本宣科”，理想的智能回復應是機器綜合情景在經(jīng)過“思考”后得出的結果，虛擬角色思考方式應極大近似于人，這樣的游戲才能為玩家?guī)砀鎸嵉捏w驗，就像AlphaGo那樣。但是，要實現(xiàn)像AlphaGo那樣的人工智能系統(tǒng)，目前看來還不太現(xiàn)實，礙于硬件成本、算法過于龐大、存儲體性能等等，這些條件并非是一般游戲公司所能承擔的，但這并不妨礙我們去探索、去發(fā)展。我們可以首先從以文字為載體的情景對話游戲著手，不斷創(chuàng)新核心算法和結構，爭取早日實現(xiàn)“線D游戲發(fā)展那樣。

　　人工智能技術還可以在游戲開發(fā)階段發(fā)揮很大作用。目前，在許多3D動作類游戲的開發(fā)過程中，許多開發(fā)團隊使用了一種叫做動作捕捉的技術（Motion Capture）。動作捕捉技術通過在運動物體的關鍵部位設置跟蹤器，利用光學捕捉鏡頭捕捉運動物體表面的跟蹤器，結合人工智能的識別技術識別諸如人、動物等運動時的動作后，將其數(shù)據(jù)導入計算機，開發(fā)人員會依據(jù)其進行建模。但是在大多數(shù)3D動作游戲中，游戲內角色、物體的運動模式不可能固定不變，為了能使虛擬角色流暢地做出各式各樣的動作，人工智能技術功不可沒。借助動作捕捉技術獲取到一定數(shù)量的動態(tài)模型后，人工智能算法可以在其基礎上設計出多種派生的動作模型，以適用于游戲中的不同場景。這大大減輕了開發(fā)者的開發(fā)負擔，縮短游戲開發(fā)周期，這對于游戲公司來說不僅節(jié)省了人力成本，而且可以使游戲內容更加完善，做出來的產(chǎn)品在市場上更具競爭力。

　　5.結語：與時俱進，協(xié)調發(fā)展。新技術的應用促進互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展幫助技術創(chuàng)造價值，搭上這趟快車，人工智能將繼續(xù)在電子游戲領域大放異彩。